論文の概要: Revealing the Parallel Multilingual Learning within Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09073v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 04:03:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:34.833865
• Title: Revealing the Parallel Multilingual Learning within Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける並列多言語学習の展開
• Authors: Yongyu Mu, Peinan Feng, Zhiquan Cao, Yuzhang Wu, Bei Li, Chenglong Wang, Tong Xiao, Kai Song, Tongran Liu, Chunliang Zhang, Jingbo Zhu,
• Abstract要約: 本研究では,多言語大言語モデル(LLM)の文脈内学習能力を明らかにする。 入力を複数の言語に翻訳することで、並列入力(PiM)をLLMに提供し、その理解能力を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.098518799536144
• License:
• Abstract: In this study, we reveal an in-context learning (ICL) capability of multilingual large language models (LLMs): by translating the input to several languages, we provide Parallel Input in Multiple Languages (PiM) to LLMs, which significantly enhances their comprehension abilities. To test this capability, we design extensive experiments encompassing 8 typical datasets, 7 languages and 8 state-of-the-art multilingual LLMs. Experimental results show that (1) incorporating more languages help PiM surpass the conventional ICL further; (2) even combining with the translations that are inferior to baseline performance can also help. Moreover, by examining the activated neurons in LLMs, we discover a counterintuitive but interesting phenomenon. Contrary to the common thought that PiM would activate more neurons than monolingual input to leverage knowledge learned from diverse languages, PiM actually inhibits neurons and promotes more precise neuron activation especially when more languages are added. This phenomenon aligns with the neuroscience insight about synaptic pruning, which removes less used neural connections, strengthens remainders, and then enhances brain intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,多言語大言語モデル(LLM)の文脈内学習能力を明らかにする。複数の言語に入力を変換することで,並列入力を複数言語(PiM)からLLMに提供し,その理解能力を大幅に向上させる。 この能力をテストするために,8つの典型的なデータセット,7言語,8つの最先端多言語LPMを含む広範囲な実験を設計した。 実験の結果,(1) より多くの言語を組み込むことで,PiM が従来のICLをさらに上回り,(2) ベースライン性能に劣る翻訳と組み合わせることも有効であることがわかった。 さらに, LLMの活性化ニューロンを調べることで, 直感的ではあるが興味深い現象が発見された。 PiMは単言語入力よりも多くのニューロンを活性化し、多様な言語から学んだ知識を活用するという一般的な考えとは対照的に、PiMは実際にはニューロンを阻害し、特に多くの言語が加えられたときにより正確なニューロン活性化を促進する。 この現象はシナプス・プルーニングに関する神経科学的な洞察と一致し、あまり使われていない神経の接続を除去し、残りの部分を強化し、脳の知性を増強する。

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